Resumen Ejecutivo

Este documento presenta un análisis descriptivo y exploratorio completo haciendo uso de los datos de la encuesta DDISI recopilados en la Secretaria de hacienda del Distrito de Medellín. El análisis incluye: estadísticas descriptivas, análisis inferencial, clustering para identificación de grupos de riesgo, selección de las variables más importantes en el modelo de seguridad y recomendaciones específicas para campañas de concientización.

Datos Generales

Resumen General del Dataset
Métrica Valor
Número total de respondientes 661
Variables analizadas 10
Valores faltantes 0
Media del nivel de madurez 0.657
Mediana del nivel de madurez 0.667
Rango del nivel de madurez 1 - 0.072

1. Perfil Demográfico de la Muestra

1.1 Distribución por Variables Categóricas

Distribución por Área

Se presenta la cantidad de personas que respondieron la encuesta diagnóstica por área de la Secretaria de Hacienda del Distrito.

Distribución por Género

Se presenta la cantidad de personas que respondieron la encuesta diagnóstica por género de la Secretaria de Hacienda del Distrito.

Distribución por Ocupación

Se presenta la cantidad de personas que respondieron la encuesta diagnóstica por ocupación de la Secretaria de Hacienda del Distrito.

Distribución por Subsecretaría

Se presenta la cantidad de personas que respondieron la encuesta diagnóstica por subsecretaría de la Secretaria de Hacienda del Distrito.

2. Análisis de Nivel de Madurez por Segmentos

2.1 Estadísticas por Área

Se presentan las estadísticas básicas del nivel de madurez por área de la Secretaria de Hacienda del Distrito. La columna ‘n’ representa el número de respuestas válidas por área. La columna ‘media’ representa el nivel de madurez promedio por área ordenado de mayor a menor. Las áreas de notificaciones y desarrollo tecnológico presentan un mayor nivel de madurez.

Nivel de Madurez por Área (Todas las áreas)
area n media mediana desv_std min max q25 q75
notificaciones 5 0.843 0.928 0.243 0.420 1.000 0.870 1.000
desarrollos tecnologicos 7 0.828 0.884 0.184 0.478 1.000 0.761 0.957
ingresos no tributarios 11 0.708 0.609 0.205 0.449 1.000 0.565 0.884
caja 7 0.706 0.652 0.101 0.580 0.870 0.652 0.768
inteligencia fiscal 9 0.704 0.725 0.205 0.232 0.913 0.667 0.841
caja pagos 13 0.702 0.696 0.145 0.536 0.986 0.580 0.768
despacho 40 0.687 0.739 0.221 0.145 1.000 0.580 0.841
cobranza coactivo 117 0.686 0.681 0.188 0.145 1.000 0.580 0.797
juridica 17 0.684 0.681 0.232 0.145 1.000 0.551 0.841
devoluciones 11 0.680 0.623 0.192 0.377 0.957 0.551 0.855
presupuesto 16 0.679 0.681 0.178 0.362 0.957 0.554 0.786
no informado 55 0.676 0.725 0.182 0.333 1.000 0.565 0.797
caja recaudos 6 0.667 0.667 0.176 0.449 0.928 0.547 0.754
cobranza persuasivo 7 0.665 0.594 0.163 0.449 0.928 0.572 0.768
contaduria 46 0.662 0.630 0.205 0.087 1.000 0.507 0.851
rit 20 0.662 0.594 0.208 0.203 1.000 0.540 0.870
cobranza fp 36 0.661 0.667 0.204 0.072 1.000 0.565 0.815
declaraciones 6 0.659 0.674 0.143 0.493 0.797 0.536 0.790
conciliaciones 7 0.658 0.725 0.214 0.217 0.855 0.616 0.790
inversiones 5 0.655 0.565 0.179 0.551 0.971 0.565 0.623
fiscalizacion 40 0.646 0.652 0.222 0.159 1.000 0.482 0.754
titulos 26 0.645 0.674 0.228 0.145 0.942 0.572 0.822
control y riesgos 11 0.639 0.638 0.266 0.290 0.942 0.399 0.891
actividades economicas y de la propiedad 5 0.638 0.710 0.169 0.435 0.797 0.478 0.768
servicios tributarios 18 0.637 0.703 0.253 0.203 1.000 0.431 0.826
cobranza concursales 11 0.630 0.638 0.139 0.420 0.913 0.558 0.703
fondos 8 0.612 0.558 0.205 0.406 0.957 0.431 0.775
apoyo juridico 1 0.609 0.609 NA 0.609 0.609 0.609 0.609
planificacion y elaboracion del presupuesto 3 0.609 0.696 0.285 0.290 0.841 0.493 0.768
planificacion y analisis fiscal 14 0.601 0.587 0.194 0.232 0.957 0.486 0.707
unidad administrativa 15 0.586 0.580 0.240 0.159 0.884 0.435 0.797
data maestra 8 0.580 0.587 0.184 0.275 0.855 0.478 0.670
impuestos varios 19 0.574 0.551 0.226 0.159 1.000 0.420 0.725
facturacion 39 0.534 0.507 0.228 0.145 0.986 0.341 0.703
secretaria de hacienda 1 0.464 0.464 NA 0.464 0.464 0.464 0.464
visitas oculares 1 0.275 0.275 NA 0.275 0.275 0.275 0.275

2.2 Estadísticas por Ocupación

Se presentan las estadísticas básicas del nivel de madurez por ocupación de la Secretaria de Hacienda del Distrito. La columna ‘n’ representa el número de respuestas válidas por ocupación. La columna ‘media’ representa el nivel de madurez promedio por ocupación ordenado de mayor a menor. Las ocupaciones de auxiliar administrativo y profesional especializado presentan un mayor nivel de madurez. El técnico administrativo tiene el menor nivel de madurez.

Nivel de Madurez por Ocupación
ocupacion n media mediana desv_std min max q25 q75
auxiliar administrativo 30 0.677 0.754 0.217 0.246 1.000 0.565 0.851
profesional especializado 6 0.662 0.659 0.212 0.333 0.957 0.580 0.772
contratista 458 0.661 0.667 0.204 0.087 1.000 0.536 0.808
profesional universitario 104 0.658 0.659 0.201 0.159 1.000 0.518 0.826
secretario 9 0.657 0.594 0.275 0.246 1.000 0.522 0.928
lider de programa 13 0.653 0.594 0.170 0.449 0.942 0.551 0.768
lider de proyecto 13 0.653 0.623 0.192 0.333 1.000 0.507 0.754
tecnico administrativo 28 0.563 0.587 0.235 0.072 1.000 0.424 0.681

2.3 Estadísticas por Subsecretaría

Se presentan las estadísticas básicas del nivel de madurez por subsecretaría de la Secretaria de Hacienda del Distrito. La columna ‘n’ representa el número de respuestas válidas por subsecretaría. La columna ‘media’ representa el nivel de madurez promedio por subsecretaría ordenado de mayor a menor. El despacho de la Secretaría de Hacienda presenta un mayor nivel de madurez.

Nivel de Madurez por Subsecretaría
subsecretaria n media mediana desv_std min max q25 q75
despacho secretaria de hacienda 6 0.809 0.797 0.089 0.725 0.971 0.750 0.822
subsecretaria de tesoreria 228 0.680 0.674 0.186 0.072 1.000 0.565 0.815
subsecretaria de presupuesto y gestion financiera 148 0.660 0.659 0.199 0.087 1.000 0.507 0.797
subsecretaria de ingresos 256 0.636 0.652 0.223 0.145 1.000 0.478 0.797
secretaria de hacienda 23 0.599 0.580 0.236 0.159 0.942 0.435 0.804

2.4 Estadísticas por Género

Se presentan las estadísticas básicas del nivel de madurez por género de la Secretaria de Hacienda del Distrito. La columna ‘n’ representa el número de respuestas válidas por género. La columna ‘media’ representa el nivel de madurez promedio por género ordenado de mayor a menor. El género masculino presentan un mayor nivel de madurez.

Nivel de Madurez por Género
genero n media mediana desv_std min max q25 q75
m 278 0.684 0.696 0.191 0.087 1 0.565 0.841
f 383 0.637 0.638 0.214 0.072 1 0.478 0.790

2.5 Gráfico Radial: Comparación de Subsecretarías por Conceptos

Se presenta un comparativo entre el nivel de madurez de cada subsecretaria por concepto evaluado en la encuesta. La tabla presenta las fortalezas y las debilidades de cada subsecretaria referente a los conceptos evaluados.

Análisis de Fortalezas y Debilidades por Subsecretaría
subsecretaria fortaleza_principal valor_fortaleza debilidad_principal valor_debilidad
despacho secretaria de hacienda buenas practicas financieras 1.000 otras amenazas latentes 0.611
secretaria de hacienda redes sociales 0.791 otras amenazas latentes 0.411
subsecretaria de ingresos redes sociales 0.841 otras amenazas latentes 0.458
subsecretaria de presupuesto y gestion financiera redes sociales 0.889 otras amenazas latentes 0.468
subsecretaria de tesoreria redes sociales 0.900 otras amenazas latentes 0.484

3. Visualizaciones del Nivel de Madurez

Se evaluan las estadísticas descriptivas mediante boxplots del nivel de madurez por área, ocupación, subsecretaría y género.

3.1 Boxplots por Segmentos

Nivel de Madurez por Área

Nivel de Madurez por Ocupación

Nivel de Madurez por Subsecretaría

Nivel de Madurez por Género

4. Análisis Inferencial

Se realizan pruebas de hipótesis para determinar si existen diferencias significativas en el nivel de madurez entre algunas variables de importancia. Se llevaron a cabo pruebas t para comparar el nivel de madurez entre géneros y ANOVA para comparar el nivel de madurez entre tipos de colaborador y subsecretarias. En conclusión, el género y el tipo no parecen tener un impacto significativo en el nivel de madurez, mientras que las subsecretarías presentan diferencias significativas. Esto se verá reflejado en la selección de variables para el modelo de madurez.

4.1 Prueba t para Comparación entre Géneros

## **Interpretación:** Existe evidencia estadísticamente significativa de diferencias en el nivel de madurez entre géneros (p < 0.05).

4.2 ANOVA para Comparación entre Tipos de Colaborador

## **Interpretación:** No existe evidencia estadísticamente significativa de diferencias en el nivel de madurez entre tipos de Colaborador de la Secretaría (p ≥ 0.05).

4.3 ANOVA para Comparación entre Subsecretarías

## **Interpretación:** Existe evidencia estadísticamente significativa de diferencias en el nivel de madurez entre Subsecretarías (p < 0.05).
## 
## **Análisis Post-hoc (Tukey HSD):**
## No se encontraron diferencias significativas específicas entre pares de subsecretarías.

5. Análisis de Clustering para Identificación de Grupos de Riesgo

Mediante un proceso de aprendizaje no supervisado se busca identificar grupos de riesgo en la Secretaria de hacienda, donde dicho proceso estimo 3 grupos de riesgo, denominados cluster 1, 2 y 3. En la tabla de perfiles de grupos de riesgo se presentan las características de cada grupo, incluyendo el tamaño del grupo, el nivel de madurez promedio, la clasificación de riesgo y perfil demográfico.

5.1 Resultado del Clustering K-means

Tamaños de los Clusters K-means
Cluster Tamaño Porcentaje
1 258 39.03
2 203 30.71
3 200 30.26
Características de cada Cluster K-means
cluster_kmeans n nivel_madurez_promedio nivel_madurez_mediana nivel_madurez_sd genero_num_promedio tipo_num_promedio
1 258 0.641 0.652 0.212 0.000 1
2 203 0.647 0.652 0.210 0.384 0
3 200 0.687 0.710 0.192 1.000 1

5.2 Perfiles de Grupos de Riesgo

## ### Grupo de Riesgo 1 
## 
## **Tamaño del grupo:** 258 personas ( 39.03 %)
## 
## **Nivel de madurez promedio:** 0.641 
## 
## **CLASIFICACIÓN:** RIESGO MEDIO 
## 
## **Perfil demográfico:**
## 
## - Género: f = 258 ( 100 %) 
## - Tipo empleado: contratista = 258 ( 100 %) 
## - Top 3 áreas: cobranza coactivo ( 61 ) contaduria ( 24 ) fiscalizacion ( 22 ) 
## 
## ### Grupo de Riesgo 2 
## 
## **Tamaño del grupo:** 203 personas ( 30.71 %)
## 
## **Nivel de madurez promedio:** 0.647 
## 
## **CLASIFICACIÓN:** RIESGO MEDIO 
## 
## **Perfil demográfico:**
## 
## - Género: f = 125 ( 61.6 %) m = 78 ( 38.4 %) 
## - Tipo empleado: vinculado = 203 ( 100 %) 
## - Top 3 áreas: no informado ( 33 ) planificacion y analisis fiscal ( 13 ) presupuesto ( 11 ) 
## 
## ### Grupo de Riesgo 3 
## 
## **Tamaño del grupo:** 200 personas ( 30.26 %)
## 
## **Nivel de madurez promedio:** 0.687 
## 
## **CLASIFICACIÓN:** RIESGO MEDIO 
## 
## **Perfil demográfico:**
## 
## - Género: m = 200 ( 100 %) 
## - Tipo empleado: contratista = 200 ( 100 %) 
## - Top 3 áreas: cobranza coactivo ( 53 ) despacho ( 16 ) cobranza fp ( 14 )

5.3 Visualización de Perfiles de Riesgo

6. Modelo de Selección de Importancia de Variables

Mediante un proceso de aprendizaje supervisado se busca identificar las variables más relevantes que influyen en el nivel de madurez de seguridad de la información. En conclusión, el modelo Random Forest ha identificado las variables más importantes que influyen en el nivel de madurez de seguridad de la información, siendo las variables “subsecretaria” y “ocupacion” las más relevantes.

7. Gráficos de Resumen

7.1 Histograma del Nivel de Madurez

7.2 Distribución por Género

7.3 Todas las Áreas por Nivel de Madurez

En las siguientes secciones del informe de análisis se presentan las recomendaciones propuestas y conclusiones de acuerdo a los hallazgos del diagnóstico

8. Recomendaciones para Campañas de Concientización

8.1 Estrategias por Grupo de Riesgo

El diagnóstico respondido por cada participante contaba con un conjunto de recomendaciones especificas y MOOCS (Massive Open Online Courses), que se podian llevar a cabo en diferentes plataformas gratuitas y pagas, para aumentar el nivel de conocimiento y madurez en cada concepto.

Estrategias de Concientización por Grupo de Riesgo
Grupo Estrategia Prioridad Horas_Anuales Actividades
Grupo 1 REFUERZO CONTINUO MEDIA 20-30 MOOCS y E-learning mensual, Simulacros phishing, Talleres grupales.
Grupo 2 REFUERZO CONTINUO MEDIA 20-30 MOOCS y E-learning mensual, Simulacros phishing, Talleres grupales.
Grupo 3 REFUERZO CONTINUO MEDIA 20-30 MOOCS y E-learning mensual, Simulacros phishing, Talleres grupales.

8.2 Métricas de Seguimiento

Desde la labor estrategica, las siguientes métricas son recomendadas para evaluar el éxito de las campañas de concientización:

  • Incremento en nivel de madurez por grupo
  • Tasa de detección de simulacros de phishing
  • Participación en actividades de capacitación
  • Tiempo promedio de reporte de incidentes
  • Evaluación trimestral, semestral o anual de conocimientos

8.3 Tiempos Recomendados de Capacitación deacuerdo al riesgo

  • Riesgo Alto: 40-50 horas de capacitación anual.
  • Riesgo Medio: 20-30 horas de capacitación anual.
  • Bajo Riesgo: 10-15 horas de actualización anual.

9. Conclusiones

Principales Hallazgos

  1. Nivel de Madurez General: La Secretaría de Hacienda del Distrito presenta un nivel de madurez promedio de 0.657, indicando un nivel intermedio de conciencia en seguridad de la información de acuerdo con el diagnóstico DDISI.

  2. Diferencias por Ocupación: Se observan diferencias estadísticamente significativas en el nivel de madurez entre ocupaciones, lo que sugiere la necesidad de enfoques diferenciados.

  3. Variabilidad por Área: Existe una considerable variación en los niveles de madurez entre diferentes áreas de la Secretaría de Hacienda del Distrito, identificando oportunidades específicas de mejora.

  4. Grupos de Riesgo: El análisis de clustering identificó 3 grupos principales, todos clasificados como riesgo medio, lo que sugiere una oportunidad uniforme de mejora en toda la Secretaría de Hacienda del Distrito.

Recomendaciones Estratégicas

  • Implementar programas de concientización diferenciados por perfil demográfico.
  • Priorizar las áreas con menores niveles de madurez identificadas.
  • Establecer un sistema de métricas de seguimiento continuo.
  • Desarrollar campañas específicas para cada grupo de riesgo identificado.
  • Realizar talleres prácticos y simulacros de phishing.
  • Realizar campañas de capacitación continua.
  • Fomentar la participación activa de los empleados en las actividades de capacitación.
  • Realizar evaluaciones periódicas del nivel de madurez para medir el impacto de las iniciativas implementadas.